Python SciPy插值误差

我使用

scipy.interpolate.interp1d

来插值一些数据（是~二次的），但是我得到了一些奇怪的结果（非常小的数值差异，是周期性的）。为了说明这一点，我取了插值数据的导数，你可以看到周期性的窥视，这表明数据中存在一些不连续性。我知道它很小，但对我来说它很重要。所以当你看原始函数上的插值函数时，看起来不错，但是当我稍后做一些微积分时，我发现一些奇怪的结果，正是由于这个原因

谢谢

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图片：

确保使用正确的fox

x

值顺序，例如（线性插值）：

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你能想出一个SSCCE（）来证明这一点吗？@NPE，这是一个非常重要的观点。我想它应该用明亮的大字写在书页上。我经常发现，在我打开一个新问题和提交它之间，我解决问题只是需要清楚地描述它，其中的一部分总是创建一个SSCCE（我的新缩写：）。我觉得提出好问题的技巧是一项需要培养的非常重要的技能。

def interp_normalize(x, y):
   dorder = {}
   for i, e in enumerate(x):
       dorder[e] = y[i]
   dorder = OrderedDict(sorted(dorder.items()))
   interpolate_x = list(dorder.keys())
   interpolate_y = list(dorder.values())
   return(interpolate_x, interpolate_y)